Introdução à Plotagem com Matplotlib em Python
O Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados avançada e muito popular em Python.
Neste tutorial, exploraremos como criar gráficos de linhas, gráficos de barras e gráficos de dispersão usando dados do mercado de ações. Vamos começar!
1. Preparação dos Dados
Para este exemplo, usaremos os preços históricos do índice Dow Jones Industrial Average (DJIA) de 2022-01-01 a 2022-12-31.
Você pode baixar os dados aqui.
https://www.datacamp.com/pt/tutorial/matplotlib-tutorial-python
Carregaremos o arquivo CSV chamado “HistoricalPrices.csv” usando a biblioteca Pandas:
Python
import pandas as pd
# Carregar os dados
djia_data = pd.read_csv('HistoricalPrices.csv')
djia_data.head()
Os dados incluem colunas como Data, Abertura, Alta, Baixa e Fechamento.
Agora, vamos criar alguns gráficos!
2. Exemplos de Gráficos
Gráfico de Linhas (Série Temporal)
Python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Criar uma série temporal
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# Plotar o gráfico
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.title('Gráfico de Seno')
plt.show()
Gráfico de Barras
Python
# Exemplo de dados para gráfico de barras
categorias = ['A', 'B', 'C', 'D']
valores = [10, 20, 15, 30]
# Plotar o gráfico de barras
plt.bar(categorias, valores)
plt.xlabel('Categorias')
plt.ylabel('Valores')
plt.title('Gráfico de Barras')
plt.show()
Gráfico de Dispersão
Python
# Exemplo de dados para gráfico de dispersão
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
# Plotar o gráfico de dispersão
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Gráfico de Dispersão')
plt.show()
Gráfico de Pizza
Python
# Exemplo de dados para gráfico de pizza
labels = ['Maçã', 'Banana', 'Laranja', 'Uva']
quantidades = [30, 20, 15, 25]
# Plotar o gráfico de pizza
plt.pie(quantidades, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Distribuição de Frutas')
plt.show()
Gráfico de Área
Python
# Exemplo de dados para gráfico de área
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# Plotar o gráfico de área
plt.fill_between(x, y1, y2, alpha=0.5)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Gráfico de Área')
plt.show()
Gráfico de Histograma
Python
# Exemplo de dados para gráfico de histograma
dados = np.random.randn(1000)
# Plotar o gráfico de histograma
plt.hist(dados, bins=20, edgecolor='black')
plt.xlabel('Valores')
plt.ylabel('Frequência')
plt.title('Histograma')
plt.show()
Gráfico de Boxplot
Python
# Exemplo de dados para gráfico de boxplot
dados1 = np.random.normal(0, 1, 100)
dados2 = np.random.normal(2, 1, 100)
# Plotar o gráfico de boxplot
plt.boxplot([dados1, dados2], labels=['Grupo 1', 'Grupo 2'])
plt.ylabel('Valores')
plt.title('Boxplot')
plt.show()
1: DataCamp – Introdução à plotagem com Matplotlib em Python
2: Feitiçaria com códigos: Como Numpy, Pandas, Scikit-learn e Matplotlib transmitem poderes aos cientistas de dados
3: Introducción a la programación en Python 7 — Numpy, Pandas y Matplotlib
4: Análise Exploratória de Dados com Python Pandas: Um Guia Completo
5: As 26 principais bibliotecas Python para ciência de dados em 2024
edvaldo b. guimarães filho 
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